MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3007522718 · doi:10.1177/0008429820901341

Measuring religious polarization: Application with American and Canadian data

2020· article· en· W3007522718 sur OpenAlexaffvenueabout
Maryam Dilmaghani

Notice bibliographique

RevueStudies in Religion/Sciences Religieuses · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Society Interactions
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarization (electrochemistry)ScholarshipComputationComputer scienceSociologyGeographyPolitical scienceLawAlgorithmChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies suggest that polarization best describes the religious landscape of a growing number of Western countries. While a consensus is gradually emerging regarding the definition of religious polarization, no quantitative measure has been proposed to capture the concept. The present research note proposes two indices for the concept of religious polarization so that its degree can be compared across populations and its evolution can be traced over time. The proposed approach is applied to the US data of 2008–2016 and the Canadian data of 2008–2015. The relative ranking of the degree of polarization emerging from the computation of these indices accords with the previous literature, which has relied on the interpretation of distinct trends. These applications demonstrate the aptness of these indices for measuring religious polarization, as defined in the recent religious scholarship.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,016
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudies in Religion/Sciences ReligieusesMême sujetReligion and Society InteractionsTravaux en français237 207